基于BP神经网络的瓦斯隧道突出预测系统开发研究

• 作者: 谭信荣 邱成虎 陈寿根 霍晓龙
• 来源期刊: 铁道标准设计
• 学科: 交通运输
• 关键词: 瓦斯隧道 瓦斯突出 BP神经网络 预测系统
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 隧道/地下工程
• 页码范围: 85-89
• 页数: 5页
• 分类号: U456.3+3
• 字数: 5263字
• 语种: 中文
• DOI: 10.1e2e8/j.issn.1004-2954.2014.05.020

摘要

瓦斯隧道突出影响因素多，难以为其建立合适的多指标非线性预测模型。为了提高突出预测的准确性和增强预测方法的可操作性，采用BP神经网络建立瓦斯隧道突出预测数学模型。借助ASP. NET技术、C#语言和SQL Server 2008数据库，在C#. NET环境下利用Matlab引擎技术调用神经网络工具箱，成功构建了突出预测系统。以肖家梁隧道为例对该系统进行实际检验，预测结果与隧道实际状况达到了较好的一致性，可实现瓦斯隧道突出的准确预测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈寿根	西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室	134	1043	16.0	24.0
2	谭信荣	西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室	14	169	7.0	12.0
3	邱成虎	西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室	2	18	2.0	2.0
4	霍晓龙	西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室	6	48	5.0	6.0